Biến Mô tả Ký hiệu Dấu
Hệ số an toàn vốn Hệ số an toàn vốn của ngân hàng tại thời điểm t.
CAR
Quy mô ngân hàng Logarit tự nhiên của tổng tài sản LNSIZE +/- Tiền gửi của khách
hàng
Tổng tiền gửi của khách hàng trên tổng tài sản
DEP + Tiền cho vay của NH Tổng số tiền cho vay trên tổng tài sản của
ngân hàng
LOA + Dự phịng các khoản
cho vay khó địi
Dự phòng tổn thất rủi ro tín dụng chia cho tổng dƣ nợ tín dụng
LLR - Hệ số thanh khoản Tiền mặt và các khoản tƣơng đƣơng tiền/
Tổng tài sản
LIQ + Khả năng sinh lợi Lợi nhuận trƣớc thuế/ Tổng tài sản ROA +/- Hệ số địn bẩy tài
chính
Vốn chủ sở hữu chia cho tổng tài sản LEV +/-
2.4.3 Mơ hình nghiên cứu
Mơ hình nghiên cứu cho điều kiện thực tế của Việt Nam dựa trên mơ hình nghiên cứu của Thổ Nhĩ Kỳ làm nền tảng và có thay đổi cho phù hợp nhƣ sau: CARit = α + β1SIZEit + β2DEPit + β3LOAit + β4LLRit + β5LIQit + β6ROAit + β7LEVit + εit (1) Trong đó:
CARit là hệ số an toàn vốn của ngân hàng i tại thời điểm t
(SIZE)it là quy mô ngân hàng i tại thời điểm t, đƣợc lƣợng hóa bằng logarit của tổng tài sản ngân hàng i tại thời điểm t.
(DEP)it là khoản tiền gửi của khách hàng tại ngân hàng i tại thời điểm t, đƣợc lƣợng hóa bằng tổng tiền gửi của khách hàng tại ngân hàng i trong năm t chia cho tổng tài sản của ngân hàng i trong năm t.
(LOA)it là khoản tiền cho vay của ngân hàng i tại thời điểm t, đƣợc lƣợng hóa bằng tiền cho vay của ngân hàng i trong năm t chia cho tổng tài sản của ngân hàng i trong năm t.
(LLR)it là rủi ro tín dụng của ngân hàng i tại thời điểm t, đƣợc lƣợng hóa bằng dự phịng tổn thất rủi ro tín dụng của ngân hàng i trong năm t chia cho tổng dƣ nợ tín dụng tại ngân hàng i trong năm t.
(LIQ)it là hệ số thanh khoản của ngân hàng i tại thời điểm t, đƣợc lƣợng hóa bằng tiền mặt và các khoản tƣơng đƣơng tiền của ngân hàng i trong năm t chia cho tổng tài sản của ngân hàng i trong năm t.
(ROA)it là khả năng sinh lời của ngân hàng i tại thời điểm t, đƣợc lƣợng hóa bằng lợi nhuận trƣớc thuế của ngân hàng i trong năm t chia cho tổng tài sản của ngân hàng i trong năm t.
(LEV)it là hệ số địn bẩy tài chính đƣợc lƣợng hóa bằng vốn chủ sở hữu của ngân hàng i trong năm t chia cho tổng tài sản của ngân hàng i trong năm t.
Sự khác biệt trong phƣơng pháp xác định các yếu tố tác động đến hệ số an tồn vốn của NHTM trong mơ hình đƣa ra đó là việc sử dụng hồi quy bằng phƣơng pháp ƣớc lƣợng moment tổng quát GMM. Đây là phƣơng pháp đƣợc Lars Peter Hansen trình bày lần đầu tiên vào năm 1982 trong bài viết “Large Sample Properties of Generalized Methods of Moments Estimators” đƣợc đăng trong Econometrica, Vol.50, page 1029-1054. Một cách tổng quan, GMM là phƣơng pháp tổng quát của rất nhiều phƣơng pháp ƣớc lƣợng phổ biến nhƣ OLS, GLS, MLE,….Ngay cả trong điều kiện giả thiết nội sinh bị vi phạm, phƣơng pháp GMM cho ra các hệ số ƣớc lƣợng vững, không chệch, phân phối chuẩn và hiệu quả. Thực tế thực hiện chỉ ra rằng phƣơng trình (1) khơng thể hồi quy bằng phƣơng pháp OLS thơng thƣờng vì giả thiết các biến nội sinh bị vi phạm. Theo nghiên cứu của David VanHoose (2007) [41]; Guy Kaplanski, Haim Levy (2007) [44]; Frank Heid (2007); Christine Brown và Kevin Davis (2005) thì hệ số an toàn vốn của ngân hàng nào càng thấp thì năng lực tài chính của ngân hàng sẽ giảm và ngƣợc lại, điều này cũng
phù hợp với thực tiễn tại Việt Nam, khi một ngân hàng có tỷ lệ vốn an tồn tối thiểu thấp thì gặp rủi ro rất cao trong thanh khoản, đặc biệt là ở năm 2012 tình hình nợ xấu ngày càng tăng và khó thu hồi, nếu CAR thấp dẫn đến ngân hàng mất khả năng thanh khoản và sụp đổ. Nhƣ vậy bằng lý thuyết có thể thấy có sự tác động của biến phụ thuộc CAR đến các biến độc lập.
Mơ hình hồi quy đƣa ra: LNSIZE = α + βCAR + ε (2) Giả thiết Ho: CAR không tác động đến quy mô tài sản của ngân hàng
Kết quả hồi quy cho biết p-value = 0.00 <0.05, bác bỏ Ho, điều này chứng tỏ có sự tác động của CAR đến quy mô tài sản của ngân hàng. (Phụ lục 3)
Nhƣ vậy hiện tƣợng nội sinh có thể đã xảy ra trong mơ hình. Do đó, sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng moment tổng quát để xử lý số liệu tại Việt Nam.
Để đo lƣờng mối quan hệ giữa CAR với các yếu tố nhƣ quy mô ngân hàng, các khoản tiền gửi, các khoản cho vay, dự phịng rủi ro ro tín dụng, khả năng thanh khoản, khả năng sinh lời và hệ số đòn bẩy, trƣớc tiên sử dụng phƣơng pháp phân tích dữ liệu bảng (panel data) với ba phƣơng pháp khác nhau: Phƣơng pháp random effects (REM), Phƣơng pháp fixed effects (FEM), Phƣơng pháp pooled OLS. Bên cạnh đó, phƣơng pháp feasible generalized least square (FGLS) đƣợc sử dụng để kiểm soát đƣợc hiện tƣợng tự tƣơng quan và phƣơng sai thay đổi. Phƣơng pháp FGLS sẽ ƣớc tính mơ hình theo phƣơng pháp OLS ngay cả trong trƣờng hợp có sự tồn tại của hiện tƣợng tự tƣơng quan và phƣơng sai thay đổi. Các sai số đƣợc rút ra từ mơ hình sẽ đƣợc dùng để ƣớc tính ma trận phƣơng sai - hiệp phƣơng sai của sai số. Sau đó, sử dụng ma trận này để chuyển đổi các biến ban đầu và ƣớc tính giá trị các tham số cần tìm trong trong mơ hình. Cuối cùng, sử dụng phƣơng pháp GMM, trên cơ sở đó có thể so sánh và có sự lựa chọn tối ƣu nhất cho mơ hình nghiên cứu đƣa ra.
Các kiểm định đƣợc thực hiện:
- Kiểm định F theo phƣơng pháp likehood Ratio (LR test) cho phép lựa chọn giữa mơ hình tác động cố định (FEM) và mơ hình pooled OLS với giả thuyết H0 - Mơ hình pooled OLS là phù hợp
- Kiểm định Hausman: phƣơng pháp này cho phép lựa chọn giữa mơ hình theo FEM và REM. Giả thuyết Ho làm nền tảng cho kiểm định Hausman là tác
động cá biệt của mỗi đơn vị chéo khơng gian khơng có tƣơng quan với các biến hồi quy khác trong mơ hình. Nếu có tƣơng quan (giả thuyết Ho bị từ chối), mơ hình hồi quy theo REM sẽ cho kết quả bị thiên lệch, vì vậy mơ hình theo FEM đƣợc ƣa thích hơn.
- Kiểm định Lagram – Multiplier: đƣợc dùng để kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan của sai số trong mơ hình với giả thuyết Ho - mơ hình khơng có hiện tƣợng tự tƣơng quan.
- Kiểm định Wald: đƣợc dung để kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi trong mơ hình với giả thuyết Ho - mơ hình khơng có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
2.4.4 Kết quả nghiên cứu
2.4.4.1 Thống kê mơ tả các biến trong mơ hình
Trƣớc tiên thống kê dữ liệu của các biến qua các năm để thấy đƣợc tổng quan của nguồn dữ liệu.